9月20日，明略科技正式推出專有大模型產(chǎn)品線DeepMiner，該產(chǎn)品線定位于商業(yè)數(shù)據(jù)分析，旨在通過可信的智能體，為企業(yè)提供更高效、可驗證的數(shù)據(jù)處理和決策支持能力。

明略科技創(chuàng)始人、CEO兼CTO吳明輝表示，人工智能的發(fā)展已逐步進入以智能體為核心的新階段。與面向消費者的“一句話生成”類應用不同，企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)境中更關(guān)注結(jié)果的準確性和可追溯性。DeepMiner 的推出，正是為了滿足企業(yè)級場景對透明度和可靠性的需求。

據(jù)介紹，DeepMiner 采用多智能體架構(gòu)，結(jié)合人機協(xié)作機制，通過多輪交互明確任務目標，并依托廣告、零售、跨境電商等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)資源提供分析支持。

技術(shù)方面，DeepMiner 由一個智能中樞——Foundation Agent 統(tǒng)一調(diào)度，承擔起各組件協(xié)同工作的統(tǒng)籌職責，解決企業(yè) AI 應用中的知識連接難題 。在 FA 的調(diào)度下，不同功能的智能體各司其職、協(xié)同配合，如同一個 “虛擬專業(yè)團隊” 高效運轉(zhuǎn)。企業(yè)用戶可通過人機交互機制，隨時介入任務執(zhí)行過程，調(diào)整工作方向、細化任務目標 ?；?MoA 架構(gòu)，DeepMiner 可針對每個細分業(yè)務板塊，均可匹配最優(yōu)模型進行處理，相比傳統(tǒng) MoE 架構(gòu)，大幅提升了系統(tǒng)優(yōu)化效率 。

明略科技同步展示了兩款自研專有模型。其中，Mano 模型面向復雜軟件和瀏覽器環(huán)境，可實現(xiàn)精細化操作；Cito 模型專注復雜任務的規(guī)劃與強化學習，利用人機協(xié)作縮小動作空間，提高任務執(zhí)行的效率和準確率。

明略科技DeepMiner產(chǎn)品負責人黃楠介紹，人工智能從 生成式 AI（Generative AI）發(fā)展到 智能體 AI（Agentic AI）最大的突破在于，Agent給大模型安裝了眼睛和手腳，能夠主動執(zhí)行任務，然而，這也帶來了新的挑戰(zhàn)。由于通用大模型并非為操作軟件而訓練，因此在規(guī)劃、操作層面的效果往往差強人意。智能體精準的工具調(diào)用能力，依賴于 Browser Use Agent（BUA）與 Computer Use Agent（CUA）的性能。明略科技自研的 Mano 模型則填補這一技術(shù)空白，讓智能體真正學會了 “看” 與 “點”，能夠在各類軟件及瀏覽器環(huán)境下實現(xiàn)精細化操作。近日，Mano 模型已在全球兩大權(quán)威基準測試（Mind2Web——BUA 基準測試、OSWorld——CUA 基準測試）中登頂，均達到行業(yè) SOTA（State of the Art）水平。

針對企業(yè)備受困擾的“幻覺”問題，DeepMiner進行了系統(tǒng)性優(yōu)化。從任務分解、工具調(diào)用到結(jié)果生成，用戶均可清晰查看每一步操作的邏輯，在必要時還能進行人工干預。這一設(shè)計不僅大幅降低了 “幻覺” 發(fā)生率，更讓輸出結(jié)果具備了可驗證性。經(jīng)實際測試，DeepMiner 在垂直行業(yè)場景中的 “幻覺” 率遠低于通用模型水平 。

以跨境電商典型應用場景海外市場調(diào)研為例，DeepMiner可通過多輪追問明確研究范圍，調(diào)用專業(yè)數(shù)據(jù)庫完成數(shù)據(jù)采集與分析，并生成報告，展示了其在跨境電商場景中的應用潛力。

明略科技創(chuàng)始人、CEO兼CTO吳明輝表示：“此次 DeepMiner 專有大模型產(chǎn)品線的發(fā)布，標志著明略科技在大模型時代的重要戰(zhàn)略布局。未來，我們將基于 DeepMiner，推出面向金融、法律、人力資源、制造等垂直行業(yè)的專屬智能體。我們堅信，‘可信’將成為企業(yè)應用人工智能的核心標準，而 DeepMiner 的目標，就是打造商業(yè)場景中的可信Agentic大模型，以數(shù)據(jù)驅(qū)動可信生產(chǎn)力，創(chuàng)造人機同行的美好世界?！?/p>